危废焚烧优化控制系统设计与实现：基于数据驱动的控制参数预测
摘要
本文提出了一种基于数据驱动的危险废物焚烧过程优化控制方法。系统利用历史运行数据和实时监测数据，通过深度学习模型预测下一周期的关键控制参数，实现焚烧过程的优化控制。系统采用Python作为开发语言，结合TensorFlow/PyTorch深度学习框架，构建了完整的数据采集、预处理、特征工程、模型训练和实时预测的闭环系统。本文详细介绍了系统架构、算法设计、实现细节和性能评估，为危废焚烧过程的智能化控制提供了完整的解决方案。
1. 引言
1.1 研究背景
危险废物焚烧是处理有害物质的重要方法，通过高温氧化将危险废物转化为无害物质。然而，焚烧过程受到多种因素影响，包括废物成分、进料速率、炉温、氧气含量等。传统的控制方法主要基于PID控制器和经验规则，难以适应复杂多变的工况条件，容易导致燃烧不充分、排放超标或能源浪费等问题。
1.2 问题描述
危废焚烧过程的主要控制目标包括：
- 维持炉内温度在安全有效范围内（通常850-1200℃）
- 确保废物完全燃烧，减少二噁英等有害物质生成
- 优化辅助燃料（如天然气）消耗
- 控制烟气排放指标（CO、NOx、SOx等）在允许范围内
- 延长设备寿命，减少维护成本
1.3 数据驱动的优势
与传统控制方法
